摘要：针对由"首构件音码+末构件音码+末笔画形码+结构类型形码"构成输入编码序列的方块苗文音形输入编码基本方法存在的键位码元负荷分布不均及连续击键速度较慢方面的不足,以键位码元负荷和键位相关速度当量分析为基础,对基本方法中的形码设计及其映射方式进行调整优化。对比分析结果表明:优化后方法合理均衡了键位码元负荷,将方块苗文输入时两种连续击键情况下的键位相关速度当量均值分别降低了8.6000%和7.8500%。输入测试实验证实:优化后方法在保持较高输入正确率的同时显著提高了方块苗文的有效输入速度。

摘要：研究线性时滞系统的时滞无关关联稳定性和协调控制问题.利用双线性矩阵不等式(BMI),给出了两个系统关联稳定和协调镇定的充分条件,将关联和协调控制器的设计问题转化为具有BMI约束的非凸优化问题,并给出了求解这类问题的交替算法.最后,通过一个数值例子来说明本文结果的有效性.研究结果表明,不稳定的时滞系统可以通过设计关联或协调控制构成稳定的组合系统.

摘要：移动机械臂是由一个移动平台和一个固定在其上面的机械臂组成。为了能实现对移动机械臂的协调控制,移动平台和机械臂不得不同时完成任务。通过对移动机械臂的运动学建模分析,提出了一个基于最小速度范数的协调运动方案。该方案不仅可以实现对移动平台的运动控制,而且可以对机械臂同时进行协调控制。此外,协调运动方案可以等效的转换为一个标准二次规划问题,进而可以开发出一个有效的数值算法去求解。最后,移动机械臂去执行一个圆形路径,对应的仿真结果验证了协调运动方案的有效性。

摘要：利用经典的快速傅里叶变换方法对电力谐波参数进行估计时,其固有的栅栏效应,以及非整周期截断和非同步采样所造成的频谱泄漏会使估计结果产生误差.为提高谐波参数估计精度,结合自乘积窗和自卷积窗的优势,设计了一种基于Rife⁃Vincent窗的自乘-卷积窗,该窗具有很好的旁瓣衰减特性,能有效抑制频谱泄漏;在此基础上,基于三谱线插值及最小二乘拟合方法给出了谐波幅度、频率及相位的估计公式.在含弱幅值的复杂谐波、间谐波及基波频率波动的情况下进行仿真试验,结果表明,所提算法与经典的加窗算法相比具有更高的检测精度.

摘要：可靠性是系统的一项重要质量指标,在安全关键的系统中极其重要.应用资源冗余的方式可以提高系统的可靠性,但会消耗更多的系统资源.研究了异构多处理器系统执行并行任务时最小化系统资源并保证可靠性的问题.首先以任务在各处理器上的平均最坏执行时间为参考,将系统可靠性目标转换为单个任务的可靠性目标,分别给出了非复制和复制情况下任务可靠性目标的计算方法;然后设计了一个可靠性约束下的资源最小化非复制算法,当给出的可靠性目标要求不高于系统可达到的最高可靠性时,该算法总能将任务分配到合适的处理器并使系统满足可靠性要求.由于非复制算法不能满足系统更高可靠性目标要求,最后设计了2个基于任务复制的算法.应用实际并行任务和随机生成的并行任务将提出的算法和MaxRe算法、RR算法以及MRCRG算法进行比较,实验结果表明:提出的算法在满足系统可靠性目标的同时消耗的资源更少.

摘要：通过对磁悬浮系统模型进行分析,发现磁悬浮系统是一非线性不稳定系统。传统控制器设计方法的超前校正控制器不能满足系统的改进性能指标要求,在性能上存在较大误差。针对上述不足,提出对传统超前校正控制器进行优化设计。综合设计要求,性能指标,约束条件等各方面因素,应用惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,得到一个最优设计方案。修正后的系统指标能很好地与设计要求匹配。仿真结果显示,改进方法设计出的系统比使用传统设计方法更好地满足了工程性能指标的要求。

摘要：为了减少字库中的数据存储量,在采用确定有穷自动机建立由构件组合变换得到方块苗文的字形映射关系的基础上,提出了一种支持构件复用的方块苗文字库开发方法,给出了基于该方法的方块苗文字库的具体开发过程。该方法根据字形映射关系,利用OpenType特征标签来设计反应构件自由组合替换规则和置位规则的特征脚本,以实现同一构件字形在不同方块苗文中的重复使用。测试结果表明,利用该方法开发的方块苗文字库具有存储量小、易扩充等优点,能够实现方块苗文同汉字、英文的混合显示,达到了实用性要求。

摘要：提出一种以图像局部方差和均值作为脉冲耦合神经网络(PCNN)参数自动调整的融合方法,并与多种金字塔融合算法、主成分分析融合方法、小波变换等图像融合算法进行比较。研究结果表明:所提出的融合方法无论是主观视觉效果还是客观评价结果均具有一定的优势,这对于拓宽PCNN的理论研究和实际应用具有一定价值。

摘要：为解决雾天拍摄的车牌图像边缘模糊、色彩失真的问题,提出了端到端的基于小波域的深度增强车牌雾图去雾算法。先根据大气散射模型构建了雾天车牌图像数据集,之后利用小波变换将车牌雾图从空间域转换成小波域分量图像,最后将处理后的小波域分量图像进行逆小波变换,重构出的干净车牌图像。去雾网络以U-Net的编解码结构为主体框架,通过多个残差组从训练集中提取特征,并在解码器中引入“SOS”深度增强策略对编码器和下层输入的特征进行融合和细化,用以提高去雾车牌图像的峰值信噪比。实验表明,上述网络在结构相似度和峰值信噪比上具有明显优势,在处理合成车牌雾图和实际拍摄的车牌雾图上,去雾效果表现良好。

摘要：为获得理想的图像隐写结果,提出一种改进的图像隐写算法。根据共生矩阵特征的子块间离散余弦变换系数关系设计失真函数,结合网格码使用加减1方式完成秘密信息的嵌入,通过仿真实验测试算法性能,结果表明,与现有图像隐写算法相比,该算法可提高图像隐写的安全性,有效抵抗通用隐写检测,具有较好的抗隐写分析性能和鲁棒性。